孟韵丽1 个回答
谭明烟 管理员 answered 2 年 ago
在机器学习中，正则化是一种旨在防止模型过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的表现很差。正则化通过添加一个惩罚项来实现，该惩罚项随着模型的复杂性而增加。
L1正则化和L2正则化是两种最常见的正则化技术。它们之间的主要区别在于惩罚项的类型：
- L1正则化（lasso）：对模型权重的绝对值求和进行惩罚。
- L2正则化（岭回归）：对模型权重的平方和进行惩罚。
对稀疏性的影响
L1正则化的一个关键特征是它倾向于产生稀疏模型，这意味着许多权重为零。这是因为L1惩罚项对较大的权重有更强的惩罚，因此模型会倾向于将它们置为零以最小化惩罚。这使得L1正则化特别适用于具有大量特征的数据集，因为它可以帮助选择最重要的特征。
相比之下，L2正则化会产生较不稀疏的模型。这是因为L2惩罚项对较大的权重有较弱的惩罚，因此模型不太可能将它们置为零。这使得L2正则化更适合具有较少特征的数据集，或者当我们希望保留所有特征时。
对泛化的影响
L1和L2正则化对模型泛化的影响不同。一般来说，L1正则化比L2正则化能更好地防止过拟合。这是因为L1惩罚项的 sparsity 特性可以帮助选择最重要的特征，从而降低模型的复杂性。
然而，L2正则化有时可以提供更好的预测性能，特别是当数据集嘈杂或特征高度相关时。这是因为L2惩罚项可以稳定模型，使其对权重的小变化不那么敏感。
选择L1还是L2正则化
选择L1或L2正则化取决于具体的问题和数据集。以下是一些一般准则：
- 选择L1正则化：当您希望模型具有稀疏性、选择最重要的特征、防止过拟合或处理高维数据时。
- 选择L2正则化：当您想要稳定模型、防止权重过大、处理嘈杂或高度相关的数据或模型复杂性不多时。
总结
L1正则化和L2正则化是两种强大的正则化技术，它们可以帮助防止过拟合并提高模型的泛化性能。L1正则化傾向於產生稀疏模型，而L2正則化則可以稳定模型並防止權重過大。選擇哪種技術取決於具體問題和數據集的特性。
